（AI Expo） AI跳跃式发展　竞合生态改写中

DIGITIMES主办的AI Expo首日开幕，主打「算力赋能」主题。业界关注，在生成式人工智能（Generative AI）狂潮影响之下，AI相关硬件、软件和应用面需求有何变化，而GPU主要供应者NVIDIA与软件、云服务商的关系，又将如何演变。

NVIDIA资深协理康胜闵表示，ChatGPT相当热门，目前大家仅看到初步端倪，全貌为何及如何驱动产业的数码转型，尚不明朗。相关应用可能还有错误，但料将陆续修正。就像CEO黄仁勳所言，「AI的iPhone时刻」已来临。

2016年时，NVIDIA将全球第一台机器学习超级电脑DGX捐赠给OpenAI，而如今OpenAI已开发出愈来愈好的AI模型。他强调，GPU是帮助AI运算的最佳引擎。

过去NVIDIA GPU都与x86架构的CPU配合，但曾遇到的瓶颈是CPU与GPU沟通发生问题。NVIDIA已透过NVLink-C2C 互连技术让两者可桥接，强化整体运算引擎效能。

除了硬件，NVIDIA也相当注重软件发展，并提供许多预训练模型（Pre-trained model），涵盖文字、图像、影像及医疗应用。

举例而言，NVIDIA BioNeMo服务，即将基因序列视为一种文字符号，以生成式AI推论加速药物或疫苗研发。

康胜闵强调，芯片领域的摩尔定律不再是绝对标准。当更新、更强大的AI算法结合芯片，算力发展将呈跳跃式发展。当企业看中生成式AI工具，也得思考如何应用和驾驭，这些都需要好的硬件和软件相互搭配。

亚马逊AWS台湾暨香港专业解决方案架构师总监杨仲豪指出，生成式AI可升级人类在文字、图片、影像方面的生产力，影响企业的层面涉及时间、人力、成本和商品品质。

AWS发展人工智能生成内容（AIGC）已久，曾在土耳其叙利亚大地震中协助救援，藉语音转文字识别技术，在仓促对话中归纳用户需要的协助。

杨仲豪表示，希望使用生成式AI技术的业者，应思考如何以自有数据微调模型。同时，也须厘清自身需求和成本考量，例如需要自动会议摘要服务者，愿意花多少费用采购相关服务。

AWS日前推出Bedrock等基础模型服务。外界认为，此举是继微软（Microsoft）、Google之后，正式进军生成式AI战场。

3月时，AWS与NVIDIA共同宣布，致力建构最具可扩展性且随需付费的AI基础设施，以便训练日益复杂的大型语言模型和开发生成式AI应用程序。

约莫同一时间，NVIDIA宣布推出NVIDIA DGX Cloud，被视为进军AI云服务市场。新服务获Oracle Cloud优先支持，后续将扩及微软Azure、Google Cloud和其他合作夥伴。

于此，NVIDIA与各家云服务业者似乎维持不同合作模式。曾有AI业者分析指出，Google、微软、AWS等业者将加速自主硬件发展，因为他们不会希望运算命脉被他人寡占。

前科技部部长陈良基也分享类似看法。他为AI Expo录制的致词影片中提到，生成式AI席卷全球，让大家正视到算力、数据平台等基础建设的重要性。AI科技供应链正经历巨大变化，今日的夥伴明日可能变成竞争对手；反之，今日的竞争者，明日可能化为夥伴。

 
责任编辑：陈奭璁